碎甘薯秧离散元仿真参数测量与标定*

针对甘薯秧蔓机械化回收过程中离散元仿真研究缺乏准确参数值的问题,采用直接测量和虚拟标定相结合的方法对碎甘薯茎秆和叶片离散元仿真参数进行研究。采用物理试验法获得碎甘薯秧的本征参数、碰撞恢复系数等参数值及碎甘薯秧颗粒的静摩擦系数参数范围,并为离散元法仿真设计了不同的参数组合。通过堆积角优化仿真试验确定甘薯叶片本征参数及其他不易直接测量的离散元仿真参数。Plackett-Burman试验表明,甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—45钢的静摩擦系数、甘薯茎秆—甘薯茎秆和甘薯茎秆—甘薯叶的滚动摩擦系数均显著影响堆积角。运用最陡爬坡试验和Box-Behnken优化试验标定了对碎甘薯秧堆积角有显著影响的参数值,以得到的参数进行颗粒堆积仿真试验,测得堆积角平均值为40.51°,与实测值相对误差为0.972%,说明物理试验加优化仿真试验来标定离散元参数是可行的,标定所得的参数可作为甘薯秧茎叶离散元仿真参数。     

不同填充颗粒半径水稻种子离散元模型参数标定

气固两相流耦合仿真被广泛运用在气力式排种器工作过程的研究中，因确定性颗粒轨道数值计算模型的需求，种子多采用颗粒聚合的方法建模，该方法采用的填充球颗粒半径越小、数量越多就越能接近种子的真实形态，但会造成仿真计算资源过度消耗、仿真时间增长。为研究不同填充球半径的水稻种子模型对颗粒间的动力学响应特性的影响，寻找种子模型最佳的填充球颗粒数量，本文以水稻种子为研究对象，借助三维扫描与逆向拟合的方法获取种子外形轮廓，分别采用不同半径（0.30、0.21、0.18、0.16、0.15mm）的球颗粒对其进行填充，形成气固耦合的水稻颗粒粘结聚合模型。采用无底圆筒提升、滑落堆积的真实试验与仿真测定，采用曲面响应法，以休止角为指标，标定出不同填充球颗粒半径种子模型的种间静摩擦因数和动摩擦因数；通过圆筒提升和滑落堆积试验对参数进行验证，以仿真试验休止角的变异系数为指标，结果表明随着填充球半径的减小，仿真结果越接近真实值；通过水稻正压式排种器气固两相流耦合仿真进行验证，以充种率为指标，结果表明填充颗粒半径为0.21mm，仿真时长与仿真精度最优。     

基于季节特征的土壤退墒模型建立与率定

利用河南省南阳市2011—2015年12个墒情站的土壤水分监测资料,分析研究了无增墒情况下土壤含水量消退规律,构建出基于不同季节(夏季、春秋季与冬季)的土壤含水量与衰减系数的数学模型,运用规划求解法率定模型参数,并利用2016—2017年资料对模型进行检验。结果表明,不同季节土壤水分衰竭系数模型分别为α=1.023(1-ω~2/4353)~(1/2)(夏季)、α=1.013(1-ω~2/7005)~(1/2)(春秋季)与α=1.008(1-ω~2/9303)~(1/2)(冬季),所建立的数学模型适用于南阳市相应季节壤土与粘壤土小麦、水稻与休闲地土壤旱情预测,但不适用于夏季与春秋季砂土特别是休闲地砂土土壤墒情预测。     

基于物联网的日光温室环境监测在线校准

[目的]温室环境条件特别是温度对于作物生长和发育具有十分显著的影响。日光温室调控的主要环境因子之一是温度。然而,自然环境下的光照对温度产生作用,影响空气温度的监测精度。大多温度传感要求将传感器置于避光处,然而实际应用中难以保证。[方法]采用机器学习中的支持向量机算法(SVM),对日光温室内的温度智能监测算法进行了研究,根据光照情况对实时监测的温度数据进行校准。[结果]通过与实验测量的数据进行对比分析,结果表明,所提出的监测方法可以较为准确地实时监测空气温度,从而无需使用隔热材料或者遮阳处理,就可以基于监测的数据更精确地对相应的环境因素进行调节。[结论]基于该方法,可采用常用的工业设备实现温室大棚内实时温度数据的监测,既可以节约设备和人力成本,又可以为温室控制提供准确的数据。     

麻山药种植田沙壤土流动性离散元模型颗粒放尺效应

为简化麻山药-沙壤土复合体离散元模型，提高离散单元法在农业领域中的计算效率，以沙壤土为研究对象，在EDEM离散元软件中构建非球形颗粒，进行双目标参数标定试验，采用放大颗粒粒径方法，利用转鼓、坍塌与FT4流变仿真试验，从颗粒群动态堆积角、流动质量、流动速率以及能量等方面探究了颗粒放尺效应对颗粒群物理特性的影响。试验结果表明：干燥处理后的2 mm粒径沙壤土基质静态堆积角和动态堆积角平均值分别为32.16°和35.02°；与独立标定试验相比，双目标标定试验获得的仿真参数更具准确性与唯一性；在动态堆积角试验中，真实沙壤土颗粒在转鼓中所形成的动态堆积角随粒径和旋转速度的增大而减小，而在仿真试验中，转鼓转速相同情况下，非球形颗粒群在增大粒径的情况下所产生的动态休止角差异较小；坍塌试验中，不同粒径颗粒群在流动过程中的流动质量与平均流速变化趋势基本一致，但误差随粒径增大而增大；颗粒质量相同时，将粒径分别放大2倍及4倍，颗粒数量同比减少87.24%、98.92%，仿真时间明显缩短，计算效率显著提高；FT4流变试验表明，当放尺因子S为2时，阻力FV及其力矩T随时间变化的拟合曲线值约为原尺时的2倍，而当放尺因子S为4时，与原尺相比，拟合曲线斜率差异显著，相关性明显降低。研究结果可为构建沙壤土离散元放尺模型提供理论依据，同时也可为农业工程离散元放尺仿真计算提供一定参考。     

苜蓿秸秆压缩仿真离散元模型参数标定

为了提高苜蓿秸秆压缩过程中离散元仿真研究所用参数的准确度,该研究采用物理试验和仿真优化设计相结合的方法对离散元仿真参数进行标定。首先,以接触参数物理试验结果为仿真参数选择依据,利用Plackett-Burman试验对初始参数进行显著性筛选,方差分析结果表明,苜蓿秸秆-苜蓿秸秆静摩擦系数、苜蓿秸秆-苜蓿秸秆滚动摩擦系数、苜蓿秸秆-45钢静摩擦系数对仿真休止角影响显著。进一步以休止角的相对误差值为评价指标,对3个显著性参数进行最陡爬坡试验,优化显著性参数取值范围,并基于Box-Behnken试验建立休止角与显著性参数的二阶回归模型,以物理试验得到的38.88°休止角为目标值,对显著性参数进行寻优,得到最优组合:苜蓿秸秆-苜蓿秸秆静摩擦系数为0.45、苜蓿秸秆-苜蓿秸秆滚动摩擦系数为0.08、苜蓿秸秆-45钢的静摩擦系数为0.54。最后利用T检验得到P0.05,表明仿真休止角与物理试验值无显著性差异,验证了最优参数组合的可靠性。研究结果表明,应用上述各优化试验来标定离散元仿真参数是可行的,同时标定的参数可为苜蓿秸秆的其它仿真试验提供参考。     

支持转速现场标定的玉米精密排种器电驱控制系统研究

针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。     

The challenges of effective model scoping: A FLORES case study from the mafungautsi forest margins,Zimbabwe

This paper explores the challenge of defining the scope of a systems model, emphasising three aspects: boundary, granularity and conceptual scope. The significance of these is illustrated by reference to a model of land-use decisions made in villages bordering on the Mafungautsi forest in Zimbabwe. The purpose of this model was to help policy players (Forestry Commission staff, non-governmental organisations, researchers and local people) to understand the impact of policy interventions on local people’s livelihoods. Scoping decisions that were made in building the Mafungautsi model were deliberately liberal, to encompass the interests of all participants in the modelling process. These decisions now present a range of serious challenges: the difficulty of model calibration, the computational expense of running simulations, and the difficulty for new users to understand the model. Facilitators of modelling teams need to consider the serious implications of giving everyone what they want and including all participants’ ideas in a model. In the long run, it may be better to be tough and reject many suggestions at the outset. The former approach is unlikely to lead to a tractable model, while the latter may ultimately offer greater satisfaction for all. We are grateful to the UK’s Department for International Development (DFID) and the European Community for financial support of this project. Thanks also to all of the ACM team who have contributed ideas on the process and content of the modelling work and who make it fun to undertake collaborative research. Thanks also to the participants in the Zimbabwe FLAC workshops for their input into the specification of the Mafungautsi model. Finally thanks to Robert Muetzelfeldt, Jasper Taylor, Jonathan Massheder, Fergus Sinclair and Jerry Vanclay for helping us to ride on the FLORES bandwagon.     

Predicting moisture content and density distribution of Scots pine by microwave scanning of sawn timber

This study was carried out to investigate the possibility of calibrating a prediction model for the moisture content and density distribution of Scots pine (Pinus sylvestris) using microwave sensors. The material was initially of green moisture content and was thereafter dried in several steps to zero moisture content. At each step, all the pieces were weighed, scanned with a microwave sensor (Satimo 9,4GHz), and computed tomography (CT)-scanned with a medical CT scanner (Siemens Somatom AR.T.). The output variables from the microwave sensor were used as predictors, and CT images that correlated with known moisture content were used as response variables. Multivariate models to predict average moisture content and density were calibrated using the partial least squares (PLS) regression. The models for average moisture content and density were applied at the pixel level, and the distribution was visualized. The results show that it is possible to predict both moisture content distribution and density distribution with high accuracy using microwave sensors.